TW201117195A - Noise reduction system and noise reduction method - Google Patents

Description

201117195 , _ 1 六、發明說明： 【發明所屬之技術領域】 本發明是有關於一種降噪系統及降噪方法，且特別是 有關於一種提高通話品質之降噪系統及降噪方法。 【先前技術】 行動通訊裝置對現代人來說越來越重要，不管是在火 車、捷運、車站或是鬧區，我們常常必須不停的與其他人 φ 保持聯繫，此時手機或個人數位助理的音訊品質就顯的很 重要。尤其在現今的社會中，噪音充斥在每個地方，無所 不在地影響著人們日常的生活，干擾人們的語音溝通。 傳統行動通訊裝置往往由於環境背景噪音會和語音 混在一起，同時進入麥克風中，導致遠端的受話者聽不清 楚。如果干擾雜訊過大，對於受話者而言甚至會覺得刺 耳，故環境背景雜音嚴重影響收音品質。行動通訊設備的 使用者都在追求最高的通話品質，希望對方不要聽到己方 • 的背景雜音。所以如何避免環境背景雜音影響通話品質即 成為目前急需解決的重要課題。 【發明内容】 本發明係有關於一種降噪系統及降噪方法。 根據本發明之一方面，提出一種降噪系統。降噪系統 包括指向性麥克風、全向性麥克風及訊號處理模組，且訊 號處理模組包括適應性噪音控制（Adaptive Noise 201117195 TW5596PA ' -*

Control, ANC)單元、主降噪單元及最佳化單元。指向性 麥克風感測第一聲源以輸出第一聲源訊號，而全向性麥克 風感測第二聲源以輸出第二聲源訊號。適應性噪音控制單 元根據第一聲源訊號及第二聲源訊號執行適應性噪音控 制以輸出預估訊號。主降噪單元根據預估訊號及第二聲源 訊號執行主降噪處理以輸出降噪後語音訊號。最佳化單元 根據降噪後語音訊號執行最佳化處理以輸出最佳化語音 訊號。 根據本發明之另一方面，提出一種降噪方法。降噪系 統至少包括如下步驟：提供指向性麥克風感測第一聲源以 輸出第一聲源訊號，並提供全向性麥克風感測第二聲源以 輸出第二聲源訊號；根據第一聲源訊號及第二聲源訊號執 行適應性11喿音控制（Adaptive Noise Control, ANC)以輸 出預估訊號；根據預估訊號及第二聲源訊號執行主降噪處 理以輸出降噪後語音訊號；以及根據降噪後語音訊號執行 最佳化處理以輸出最佳化語音訊號。 為讓本發明之上述内容能更明顯易懂，下文特舉一較 佳實施例，並配合所附圖示，作詳細說明如下： 【實施方式】 下述實施例揭露一種降噪系統及降噪方法。降噪系統 包括指向性麥克風、全向性麥克風及訊號處理模組，且訊 號處理模組包括適應性11桑音控制（Adapt i ve No i se Control, ANC)單元、主降D喿單元及最佳化單元。指向性 麥克風感測第一聲源以輸出第一聲源訊號，而全向性麥克 201117195, 風感測第二聲源以輪屮 元根據第一聲源訊號訊號。適應性噪音控制單 制以輸出預姑訊號。主降if源^執行適應性嗓音控 降木早兀根據預估訊號及第二聲源 3fl號執订主降喊理以輪出 斤 根據降噪後語音訊號執行m走曰^虎▼佳化早凡 訊號。 υ執仃最佳化處理以輸出最佳化語音 w签降=統則至少包括如下步驟：提供指向性麥克風减 :疒，以輸出第—聲源訊號’並提供全向性麥U 測第一聲源以輸出第-敏 ^ 二聲泝㈣n處—輕唬；根據第一聲源訊號及第 -聲原^虎執仃適應性0桑音控制（Ade

Contro 1，ANC)以輪出箱/士 。占.此 u 預估訊唬，根據預估訊號及第二聲 := 于輸出降_音訊號;以及㈣ 行最佳化處理以輸出最佳化語音訊號。 之降第2圖，第1圖繚示係為第-實施例 二”之方塊圖，第2圖繪示係為第一實施例之降噪 =之〜程圖。降噪系統10包括指向性麥克風110、全向 150、1§風上20、放大器130、放大器140、類比數位轉換器 、-、比數位轉換器160及訊號處理模組17〇，且訊號處 理模組17G包括適應性噪音控制 C)皁元172、主降噪單元174及最佳化單元176。 降噪方法係可應用於降噪系統1〇且降噪方法至少包 2如下步驟.首先如步驟21〇所示，降噪系統1〇藉由指 。性麥克風110感測噪音聲源以輸出第一聲源訊號si，且 =系統10藉由全向性麥克風120感測語音聲源以輸出 聲源訊號S2。為方便說明起見，—實施例係以指向性 201117195 TW5596PA ,

J 麥克風no感測噪音聲源而全向性麥克風12〇感測語音聲 源來進行說明。然在另一實施例十指向性麥克風11〇感測 語音聲源以輸出第一聲源訊號S1，且降噪系統10藉由全 向性麥克風120感測嗓音聲源以輸出第二聲源訊號52。前 述指向性麥克風110及全向性麥克風12〇例如為微機電 (Micro Electro Mechanical, MEM)麥克風或駐極式麥 克風（Electret Condenser Microphone，ECM)。由於降。喿 系統10藉由指向性麥克風110感測噪音聲源，因此第— 聲源訊號S1相當地接近於雜訊。 接著如步驟220所示，放大器130放大第一聲源訊號 S1為第三聲源訊號S3’且第二放大器14〇放大第二聲源 訊號S2為第四聲源机虎S4。跟者如步驟230所示，類比 數位轉換器150將第三聲源訊號S3轉換為第一數位訊號 D1輸出至適應性噪音控制單元172,且類比數位轉換器16〇 將第四聲源訊號S4轉換為第二數位訊號D2輸出至適應性 噪音控制單元172。 然後如步驟240所示，適應性噪音控制單元172根據 第一數位訊號D1及第二數位訊號D2執行適應性噪音控制 以輸出預估訊號Ε1。預估訊號Ε1例如為預估雜訊 (Estimated Noise)或預估語音（Estimated Speech)。由 於第一聲源訊號S1相當地接近於雜訊，因此適應性噪音 控制單元172根據第二數位訊號D2濾除第一數位訊號Dl 中的語音成分以獲得較純的預估雜訊。同樣地，由於第— 聲源訊號S1相當地接近於雜訊，因此適應性噪音控制單 元172根據第一數位訊號D1濾除第二數位訊號！)2中的雜 201117195

,IW5596PA 訊成分以獲得較純的預估語音。此外，前述適應性n喿音控 制例如為最小均方（Least Mean Square, LMS)演算法或正 規化最小均方（Normalized Least Mean Square, NLMS)演 算法。 '' 接著如步驟250所示’主降噪單元174根據預估訊號 E1及第二數位訊號02執行主降噪處理以輸出降噪後語音 訊號E2。主降噪處理例如為維納濾波器（wiener Filter；)、 適應性噪音控制、子空間方法（Subspace Method)或卡爾 馨曼遽波器（Kalman Fi 1 ter)。 跟著如步驟260所示，最佳化單元176根據降噪後語 音訊號E2執行最佳化處理以輸出最佳化語音訊號C1。最 佳化單元176主要用來消除主降噪單元174無法消除之噪 音或者是增強降嗓後語音訊號E2之音量。最佳化處理例 如為高通遽波器（High Pass Filter)、低通濾波器（l〇w Pass Filter)、帶通濾波器（Band Pass Filter)或帶止濾 波器（Band Stop Filter)。 由於前述適應性噪音控制、主降噪處理最佳化處理皆 是於時域中進行訊號處理，因此不需任何的頻域訊號處 理，所以能避免額外的雜訊產生且簡化不必要的複雜運 算。 請同時參照第3圖及第4圖，第3圖及第4圖繪示分 別係為第一種行動通訊装置之不同角度之示意圖。前述第 1圖繪示之降噪系統10係能應用於行動通訊裝置3〇，行 動通訊裝置30例如為直立式手機或滑蓋式手機。行動通 訊裝置30包括殼體310,殼體310包括受話平面312及非 201117195 1W5596PA t ! t 受活平面314。當使用者接聽或撥打行動通訊裝置3〇時， 受話平面312係為殼體310中最接近使用者嘴巴之平面， 而非受δ舌平面314可以是殼體310中除了受話平面312以 外的任一平面。以第3圖及第4圖的例子來說，非受話平 面314係與受話平面312相對。全向性麥克風12〇設置於 受話平面312以感測使用者說話時所產生的語音聲源，而 私向性麥克風設置於非受話平面314以感測周遭環境 的噪音聲源。由於指向性麥克風11〇在指向範圍具有靈敏 的收音效果，因此將指向性麥克風11〇設置在非受話平面 可以進一步使得第一聲源訊號31相當接近周遭環境的 木曰聲源。所以，第1圖繪示之適應性噪音控制單元172 能根據相當接近噪音聲源的第一聲源訊號S1及來自第二 聲源訊號S2中分離出具有雜訊成分的預估雜訊。或者， 適應性噪音控制單元172能根據相當接近噪音聲源的第一 聲源訊號S1及來自第二聲源訊號S2中分離出具有語音 分的預估語音。 °曰 μ同時參照第5圖及第6圖，第5圖及第6圖繪示分 別係為第二種行動通訊裝置之不同角度之示意圖。前述第 1圖繪示之降噪系統1〇係能應用於行動通訊裝置5〇，行 動通訊$置50例如為掀蓋式手機。行動通訊裝置5〇包括 包括;^蓋510及下蓋520。上蓋510包括非受話平面514 而下盍520包括受話平面522。當使用者接聽或撥打行動 通訊裝置50時，上蓋510自下蓋520掀起。當上蓋51〇 被掀開後’受話平面522係為下蓋520中最接近使用者嘴 巴之平面，而非受話平面514可以是除了受話平面522的 201117195

. · JW5596PAJ

任-平面。全向性麥克風12〇言曼置於受話平面⑽以感測 使用者指時所產生的語音聲源，而指向性麥克風HO設 置於非受話平面514以感測周遭環境的噪音聲源。由於指 向性麥克風110在指向卵具有錄的收音效果，因此將 指向性麥克風110設置在非受話平面514可以進一步使得 第-聲源訊號S1相當接近周遭環境的噪音聲源。所以， =圖緣示之適應性噪音控制單元172能根據相當接近噪 :聲源的第-聲源訊號S1自第二聲源訊號犯中分離出且 杨訊成分的預估雜訊。或者，適應性噪音控制單元172 能根據相當接近噪音聲源的第—聲源訊號si自第二聲源 輯S2中分離出具有言吾音成分的預估語音。 照第7 B ’第7圖繪示係為適應性噪音控制單元 適應性，音控制單元172進一步包括適應㈣ 及加法态1724。適應性噪音控制單元172係視 :估訊號E1為預估雜訊或預估語音而選擇第i圖繪示之 一-數位訊號D1或第二數位訊號D 2為期望值d ( n )。若第 位訊號D2為期望值d(n)，則第一數位訊號μ為輸入 = ϋ(η)。相反地’ ^第—數位訊號D1為期望值d(n)， “立一數ί訊號D2為輸人向量U(n)。舉例來說，適應性 控制單元172奴使預估訊號η為預估雜訊因此選 dH數位訊號D1為期望值d(n)，並選擇第二數位訊號 為輸:向量u(n)。如此一來’便可獲得較接近雜訊的 :出貧料y(n)。輸出資料7⑹即相當於第! 估訊號E1。 《 |心頂 適應性嗓音控制單元172所執行之適應㈣音控制 201117195 TW5596PA ' · (Adaptive noise control)演算法例如為最小均方 (Least Mean Square, LMS)演算法或正規化最小均方 (Normalized Least Mean Square, NLMS)演算法。最小均 方演算法是最被廣泛使用的濾波器演算法，最大的特點就 是簡單。運算過程只有加法、乘法，而且它也不需要對相 關函數（correlation function)做計算，更不需要複雜的 反矩陣運算（matrix inversion)。 最小均方演算法是使輸出誤差信號的平均平方值e2 最小化（mineral ized)，而其定義為 J⑻=β2 ’ ^0，1，2，···。。期 望值d(n) ( desired value)與真正目標信號的差就是所 謂的估測錯誤（estimation error)，而誤差值e(n)的定 義為。其中，w(n)為時間點η時權重係數 向量（weight coefficient vector)，其展開式為 『⑻=卜。叫…〜1]Τ，而u(n)是輸入向量（input vector)， 其展開式為_=[_咖-1)…咖-z+1)]r。L為濾波器階數 (filter order)。所以最小均方演算法著重於調控降噪 系統10之期望值d(n)與適應性濾波器1722之輸出資料 y(n) (The filtered output at step η)之誤差值 e(n)。 最小均方演算法不斷更新修改演算中之權重係數向量 w(n)值’並使得誤差值e(n)平方最小，使誤差趨近於零。 下述將最小均方演算法之計算式整理如下：適應性滤波器 Π22的輸出資料⑻。加法器1724根據輸出資料 y(n)與期望值d(n)產生的誤差值⑻-Χ«)。時間點n+ j 時權重係數向量1^(w+咖(”>(”)]。 最小均方演算法之步階參數//值的取捨問題卻相當

201117195 , .1 W^b^A 的重要，//值用來調整加權參數的修正速度，若//值選 取過小的話，收斂速度會過於緩慢，若是選取過大時，則 是會造成收傲不穩定，導致發散，所以找尋最佳的#值 是最小均方演算法很大的，課題。#值的選取上有一定的限 0 < μ < 制，其收斂條件為 k=° 。 正規化最小均方演算法是將最小均方演算法中的# 值重新定義，讓#值會隨輸入訊號之正規化 (normalization)作改變，有提升收斂的穩定性。下述 將正規化最小均方演算法之計算式整理如下：誤差值 = ;輸出資料_}<«) = 1^(« —1)«(«);權重係數向量 «+ΙΚ«)ΙΙ， Η«)Ι。正規化最小均方演算法之 各參數的定義和最小均方演算法定義相同。另外為了避免 當輸入訊號過小時造成收斂因子（//)的發散，還加入α 值。新增參數α之意義為很小的（正）常數（The small positive constant a = le-10)° 本發明上述實施例所揭露之降噪系統及降噪方法，能 夠過濾不必要的背景雜音以提供更好的語音品質。此外， 訊號處理模組係於時域進行訊號處理，而不需任何的頻域 訊號處理，因此避免額外的雜訊產生且簡化不必要的複雜 、«* /rAr 運异。 綜上所述，雖然本發明已以一較佳實施例揭露如上， 然其並非用以限定本發明。本發明所屬技術領域中具有通 常知識者，在不脫離本發明之精神和範圍内，當可作各種 201117195 本發明之保護範圍當視後附之申請 之更動與潤錦。因此， 專利範圍所界定者為準 【圖式簡單說明】 :繪示係為第一實施例之降噪系統之方塊圖。 =繪示係為第一實施例之降噪方法之流程圖。 不同角度之示意圖。係為弟-種行動通訊裝置之

第5圖及第6圖繪示分別俜A 不同角度之示意圖。 J係為第二種行動通訊裝置之 第7圖繪轉為祕_音_單元之示意圖 【主要元件符號說明】 10:降噪系統 30、50 :行動通訊裝置 110 :指向性麥克風 120 :全向性麥克風 130、140 :放大器 150、160 :類比數位轉換器 17 0 .訊號處理模|且 172 :適應性噪音控制單元 174 :主降噪單元 17 6 :最佳化單元 310 :殼體 312、522 :受話平面 201117195

, .1W5596PA 314、514 :非受話平面 510 :上蓋 520 :下蓋 1722 :適應性濾波器 1724 :加法器 210、220、230、240、250、260 :步驟 u(n):輸入向量 d(n):期望值 _ e(n):誤差值 y(n):輸出資料 C1 :最佳化語音訊號 D1 :第一數位訊號 D2 :第二數位訊號 E1 :預估訊號 E2 :降嗓後語音訊號 S1 :第一聲源訊號 • S2 :第二聲源訊號 53 :第三聲源訊號 54 :第四聲源訊號 13

Claims (1)

1. 201117195 TW5596PA 七'申請專利範圍： ’ | 1. 一種降噪系統，包括： 聲源訊:向性麥克風，用以感測-第-聲源，-第- 聲源:號全向Γ及麥克風，用以感測-第二聲源以輪出-第: 一讯號處理模組’包括： 賴π —適應性噪音控制（Adaptive NQise U

   行-適二根據—第一聲源訊號及一第二聲源訊號幸 適應11噪θ控制以輸出—預估訊號； 攀轉元，Μ㈣義估訊號及該第二 聲源峨二一主降噪處理以輸出一降噪後語音訊號1 / 一 —最佳化單元，用以根據該降噪後語音訊號執 仃一最仏化處理以輸出一最佳化語音訊號。 2.如申請專利範圍第1項所述之降噪系統，且中該 降噪系統係應用於-行動通訊裝置，該行動通訊裝置包招

   該殼體包括一受話平面及一非受話平面該全向 ，夕風叹置於該受話平面，該指向性麥克風設置於該 受話平面。 ^ 3.如申請專利範圍第2項所述之降噪系統，其中該 受話平面與該非受話平面相對。 如申請專利範圍第丨項所述之降噪系統，其中該 =木:系統係應賴-㈣通訊裝置，該行動軌裝置包括 上蓋及-下蓋，該下蓋包括一受話平面且該上蓋包括一 非受話平面’該全向性麥克風設置於該受話平面，該指向 14 201117195 .]'W5596PA 性麥克風設置於該非受話平面。 5. 如申。月專利範圍第1項所述之降嚼系統，其中該 訊號係為-預估雜訊(Estimated Noise)。 6、 如巾請專利範圍第i項所述之㈣系統其中該 估訊號係為-預估語音（Estimakd ^卿⑻。 7· *中請專利範圍第丨項所述之降n统，其中該 ^，|±本日控制係為最小均方μ㈣$叫紙，⑽) 演算法。 鲁 申明專利範圍第1項所述之降脅系統，其中該 適應性噪音控制係為正規化最小均方— ized Least Mean Square，NLMS)演算法。 9.如申凊專利範圍第1項所述之降噪系統，其中該 主降噪處理係為維納濾波器（Wiener Filter)。 ίο·如申請專利範圍第丨項所述之降噪系統其中該 主降噪處理係為適應性噪音控制。 u.如申請專利範圍第1項所述之降噪系統，其中該 零主降噪處理係為子空間方法（Subspace Method)。 12.如申凊專利範圍第1項所述之降噪系統，其中該 輯°喿處理係為卡爾曼滤波器（Kalman Filter)。 =1 &如申晴專利範圍第1項所述之降噪系統，其中該 最佳化單TL用以消除該主降噪單元無法消除之噪音。 ^ 如申請專利範圍第1項所述之降噪系統，其中該 最佳化單元用以增強該降噪後語音訊號之音量。 =丨5.如申請專利範圍第丨項所述之降噪系統，其中該 最佳化處理係為高通滤波器（High Pass Filter)。 201117195 TW5596PA * , 16.如申請專利範圍第1項所述之降噪系統，其中該 最佳化處理係為低通濾波器（L〇w Pass Filter)。 Π.如申請專利範圍第1項所述之降噪系統，其中該 最佳化處理係為帶通濾波器（Ban(i Pass Fiiter)。 18·如申請專利範圍第1項所述之降噪系統，其中該 最佳化處理係為帶止濾波器（Band Stop Filter)。 I9.如申請專利範圍第1項所述之降噪系統，更包 括： 源訊號 放大器，用以放大該第一聲源訊號為 源訊號 第二放大器，用以放大該第二聲源訊號為一第四聲 9 么一Γ第—類比數位轉換器，用以將該第三聲源訊號轉換 ‘、、、第_一數位訊號輸出至該適應性噪音控制單元；以及 A一结第—類比數位轉換11，用以將該第四聲源訊號轉換 性；音訊:虎輸出至該適應性噪音控制單元，該適應 執行雁：疋根據該第一數位訊號及該第二數位訊號 執订该適應性Μ控制以輸出該預估訊號。 該主降㈣第19項所述之降噪系統，其中 主降噪處 21· —種降噪方法，包括： 聲源=，風感測—第—聲源以輸出一第― —第二聲源訊號； 麥克風感測—第二聲源以輸出 201117195 ，1W5596PA 根據一第一聲源訊號及一第二聲源訊號執行一適應 性嗓音控制（Adaptive Noise Control, ANC)以輸出一預 估訊號； 根據該預估訊號及該第二聲源訊號執行—主降澡處 理以輸出一降噪後語音訊號；以及 = 根據该降嗓後5吾音訊號執行一最佳化處理以輸出一 最佳化語音訊號。 22.如申請專利範圍第21項所述之降噪方法，其中 該降噪方法係應用於一行動通訊裝置，該行動通訊裝置包 向性叹體，該殼體包括一受話平面及一非受話平面，該全 非成麥克風設置於該受話平面，該指向性麥克風設置於該 笑話平面。 該如申請專利範圍第22項所述之降噪方法，其中 ~ &兩平面與該非受話平面相對。 今 24.如申請專利範圍第21項所述之降噪方法，其中 括=喿方法係應用於一行動通訊裝置，該行動通訊裝置包 一上蓋及一下蓋，該下蓋包括一受話平面且該上蓋包括 非文話平面’該全向性麥克風設置於該受話平面，該指 ° f生麥克風設置於該非受話平面。 25·如申請專利範圍第21項所述之降噪方法，其中 孩預估知n 破係為預估雜訊（Estimated Noise)。 26·如申請專利範圍第21項所述之降噪方法，其中 也號係為一預估語音（Estimated Speech)。 # 27·如申請專利範圍第21項所述之降噪方法，其中 Ό生兔音控制係為最小均方（Least Mean Square，LMS: r 17 201117195 TW5596PA · ' 演算法。 28. 如申請專利範圍第21項所述之降噪方法，其中 該適應性°喿音控制係為正規化最小均方（Norma 1 i zed Least Mean Square, NLMS)演算法。 29. 如申請專利範圍第21項所述之降噪方法，其中 該主降噪處理係為維納濾波器（W i ener F i 11er )。 30. 如申請專利範圍第21項所述之降噪方法，其中 該主降噪處理係為適應性噪音控制。 31. 如申請專利範圍第21項所述之降噪方法，其中 籲 該主降噪處理係為子空間方法（Subspace Method)。 32. 如申請專利範圍第21項所述之降噪方法，其中 該主降α喿處理係為卡爾曼滤波器（Kalman Fi 1 ter)。 33. 如申請專利範圍第21項所述之降噪方法，其中 該最佳化單元用以消除該主降噪單元無法消除之噪音。 34. 如申請專利範圍第21項所述之降噪方法，其中 該最佳化單元用以增強該降噪後語音訊號之音量。 35. 如申請專利範圍第21項所述之降噪方法，其中 _ 該最佳化處理係為高通濾波器（High Pass Filter)。 36. 如申請專利範圍第21項所述之降噪方法，其中 該最佳化處理係為低通濾波器（Low Pass Filter)。 37. 如申請專利範圍第21項所述之降噪方法，其中 該最佳化處理係為帶通滤波器（Band Pass Filter)。 38. 如申請專利範圍第21項所述之降噪方法，其中 該最佳化處理係為帶止濾波器（Band Stop Filter)。 39. 如申請專利範圍第21項所述之降噪方法，更包 18 201117195. .i 括： 放大該第一聲源訊號為一第三聲源訊號，且放大該第 二聲源訊號為一第四聲源訊號； 將該第三聲源訊號轉換為一第一數位訊號，且將該第 四聲源訊號轉換為一第二數位訊號；以及 根據該第 妖仪现汉孩弟二數位訊號執彳于該適應 性脅音控制以輸出該預估訊號。 40.如申請專利範_39

   於執行-主降噪處理之該 丨伞木方▲其中 二數位訊號執行社降噪據該訊號及該第 、从輪出該降噪後語音訊號。